【摘 要】
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针对遗传算法在非线性系统优化问题中易陷入局部最优,且大量研究改进后仍存在不足的问题。根据混沌运动的结构特点,提出了一种解决非线性系统优化问题的混沌遗传算法(CGA,Cha
【机 构】
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长沙理工大学计算机与通信工程学院综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室,南京理工大学计算机科学与工程学院,资兴市科学技术局
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61363033);湖南省科技服务平台专项资助项目(2012TP1001);湖南省教育厅重点项目资助(17A007);综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室项目资助(2015TP1005);长沙市科技计划项目资助(KQ1703018,No.KQ1706064)
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针对遗传算法在非线性系统优化问题中易陷入局部最优,且大量研究改进后仍存在不足的问题。根据混沌运动的结构特点,提出了一种解决非线性系统优化问题的混沌遗传算法(CGA,ChaosGeneticAlgorithm)。该算法将混沌变量引入遗传算法的优化变量中,使两者的取值范围相互映射,利用更新后的混沌变量转换为“染色体”进行遗传操作,同时根据适应度大小选择需要附加混沌扰动的群体,使变异操作具有导向性,经过多次进化,得出问题的最优解。仿真实验利用多种测试函数和相似的智能优化算法进行对比验证。结果表明,该算法保证了非
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